凌风探梅的专栏

ROC曲线http://www.datakit.cn/blog/2015/02/03/ROC_curve.html在分类预测中，我们一般比较关注准确率，但是，混淆矩阵也是非常重要的。尤其是当我们都其中的某一类别特别感兴趣的时候，通常要单独的看这个类别的召回率和精度，比如在癌症诊断过程中，我们宁愿错误的认为一个人是癌症，也不愿意把一个癌症错误的认为

ROC曲线维基百科，自由的百科全书跳转至： 导航、搜索3条ROC曲线在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种座标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。在做决策时，RO

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-MeasureyuCode15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Meas

准确率,召回率,F值,ROC,AUC责任编辑：词汇网 发表时间：2016-4-23 20:08:08度量表1.准确率(presion)p=TPTP+FP理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率，假设实际有90个正例，10个负例，你预测80(75+,5-)个正例，20(15+,5-)个负例实际上你的准确率为75/80=0.9375，

MAP(Mean Average Precision)MAP(Mean AveragePrecision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。

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from：https://blog.youkuaiyun.com/universe_ant/article/details/70090026一：Precision、Recall、F-score信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate——注意统计学习方法中precision称为精确率，而准确率accuracy是分类正确的样本除以总...